Update app.py

app.py

@@ -3,57 +3,61 @@ import requests
 from core.intelligence import update_memory, summarize_context
 from core.selfcheck import evaluate_answer, improve_answer
 from core.learning import analyze_user_input, adapt_answer
+from core.model_selector import choose_model
 
-HF_API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/microsoft/phi-3.5-mini"
+# Укажи токен, если хочешь — иначе можно без него
 HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}  # можно удалить, если токен не используется
 
-
 def generate_response(user_input):
-    """Основная логика запроса и самообучения"""
     try:
-        # Анализируем стиль пользователя
+        # 1️⃣ Анализ стиля и выбор модели
         prefs = analyze_user_input(user_input)
+        model_id = choose_model(user_input)
+        api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_id}"
 
-        # Отправляем запрос в модель
-        payload = {"inputs": user_input, "parameters": {"max_new_tokens": 500, "temperature": 0.7}}
-        response = requests.post(HF_API_URL, headers=HEADERS, json=payload)
+        # 2️⃣ Запрос к модели
+        payload = {"inputs": user_input, "parameters": {"max_new_tokens": 600, "temperature": 0.7}}
+        response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload)
 
         if response.status_code != 200:
             return f"⚠️ Ошибка API ({response.status_code}): {response.text}"
 
-        model_output = response.json()
-        base_output = model_output[0]["generated_text"] if isinstance(model_output, list) else model_output
+        result = response.json()
+        base_output = result[0]["generated_text"] if isinstance(result, list) else result
 
-        # Самоанализ и улучшение
+        # 3️⃣ Самоанализ и улучшение
         check = evaluate_answer(base_output)
-        improved_output = improve_answer(base_output)
+        improved = improve_answer(base_output)
 
-        # Адаптация под стиль пользователя
-        adapted_output = adapt_answer(improved_output)
+        # 4️⃣ Адаптация под пользователя
+        personalized = adapt_answer(improved)
 
-        # Обновляем память
-        update_memory(user_input, adapted_output)
+        # 5️⃣ Обновление памяти
+        update_memory(user_input, personalized)
         context = summarize_context()
 
-        analysis_summary = (
-            f"🧠 Самоанализ ответа: {check['result']}\n"
-            + ("Причины: " + "; ".join(check["feedback"]) if check["feedback"] else "")
+        # 6️⃣ Формирование вывода
+        summary = (
+            f"🧠 Модель: `{model_id}`\n"
+            f"🧩 Самоанализ: {check['result']}\n"
+            f"{'; '.join(check['feedback']) if check['feedback'] else '✅ Всё отлично'}\n\n"
+            f"{context}"
         )
 
-        return f"{adapted_output}\n\n{analysis_summary}\n\n{context}"
+        return f"{personalized}\n\n{summary}"
 
     except Exception as e:
         return f"❌ Ошибка: {str(e)}"
 
 
-# === Интерфейс Gradio ===
-with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v4.2 — Adaptive Self-Learning") as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v4.2 — Самообучающийся Интеллект")
-    gr.Markdown("Агент анализирует, адаптируется и запоминает твой стиль общения 🧠")
+# === Интерфейс ===
+with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Auto Model Switch") as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v5.0 — Auto Model Switch + Self-Learning")
+    gr.Markdown("Агент сам выбирает оптимальную модель Hugging Face и адаптирует ответы под твой стиль 🧠")
 
-    user_input = gr.Textbox(label="Введите вопрос", placeholder="Например: объясни как школьнику, что такое квант")
+    user_input = gr.Textbox(label="Введите запрос", placeholder="Например: объясни квантовую физику или напиши стих...")
     output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=15)
-    submit_btn = gr.Button("🚀 Сгенерировать ответ")
+    submit_btn = gr.Button("🚀 Запросить")
 
     submit_btn.click(fn=generate_response, inputs=user_input, outputs=output_box)